Gemini Embedding 2 대 text-embedding-3-large
무엇을 선택할까요
프롬프트에 작업 지침을 작성하고, 벡터 크기를 넓은 범위에서 조정하며, 텍스트를 넘어 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 PDF를 하나의 공간에 통합하려는 Google의 설계를 활용하고 싶다면 Gemini Embedding 2를 선택하세요. 검색, 클러스터링, 추천 및 분류 전반에 걸쳐 벡터 길이를 줄일 수 있고 검증된 텍스트 임베딩을 원한다면 OpenAI의 text-embedding-3-large를 선택하세요. 텍스트 전용 인덱스의 경우, 두 모델을 모두 사용하여 자신의 데이터로 테스트해 보시기 바랍니다.
가격 비교
| Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large | |
|---|---|---|
| 모델 제공자 | OpenAI | |
| 전달 가용성 | 사용 가능 | 사용 가능 |
| 컨텍스트 윈도우 | 8K | 8.2K |
| 최대 출력 | - | - |
| Official 가격 | 입력$0.201M Token 당출력$0.001M Token 당 | 입력$0.131M Token 당출력$0.001M Token 당 |
| TokenLab 가격 | — | 입력$0.0911M Token 당출력$0.001M Token 당 |
| 모델 성능 | 데이터 수집 중 | 데이터 수집 중 |
| 기능 |
Gemini Embedding 2 선택이 필요한 순간
- 각 벡터의 용도를 평이한 언어로 명시하고 싶을 때
- 나중에 동일한 인덱스에 이미지나 PDF 검색 기능을 추가할 가능성이 있을 때
- 절단(truncation) 후 정규화된 벡터를 선호할 때
text-embedding-3-large 선택이 필요한 순간
- 파이프라인이 텍스트 전용이며 기존 OpenAI 도구에 의존할 때
- 클러스터링, 이상 탐지 및 분류에 동일한 벡터를 사용할 때
- 더 작은 인덱스를 위한 명확한 하위 모델이 있고 널리 문서화된 모델을 원할 때
주요 차이점
| 구분 | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| 작업 처리 | 지침을 프롬프트에 포함하며, 기존의 작업 유형 매개변수를 대체합니다. | 작업이 명시되지 않으며, 하나의 벡터가 검색, 클러스터링 및 분류를 모두 수행합니다. |
| 입력 유형 | Google은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 PDF를 하나의 공간에 임베딩하도록 설계했습니다. | 텍스트 전용이며, 각 요청은 이미지나 오디오 없이 일반 텍스트 입력만 포함합니다. |
| 벡터 크기 | 넓은 범위에서 조정 가능하며, 절단된 벡터는 자동으로 정규화됩니다. | 차원 축소가 가능하며, 필요한 경우 정규화는 사용자가 직접 수행해야 합니다. |
| 배치 처리 | 별도로 래핑되지 않는 한, 한 요청 내의 여러 입력이 하나의 임베딩으로 결합됩니다. | 배치 내의 각 입력은 고유한 벡터를 가집니다. |
| 인덱스 마이그레이션 | gemini-embedding-001 벡터와 호환되지 않습니다. | 다른 OpenAI 또는 타사 벡터와 호환되지 않습니다. |
요약
- Gemini Embedding 2: 입력 $0.10 / 출력 $0.00 1M Token 당; text-embedding-3-large: 입력 $0.091 / 출력 $0.00 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
FAQ
의미론적 검색에는 Gemini Embedding 2와 text-embedding-3-large 중 무엇이 더 나은가요?
텍스트 전용 검색의 경우 두 모델 모두 유효하며, 사용자의 쿼리 세트에 따라 결정해야 합니다. 나중에 이미지, 오디오 또는 PDF를 검색할 계획이라면 Gemini Embedding 2가 더 나은 선택이며, 일반 텍스트만 다룬다면 text-embedding-3-large가 더 간단한 선택입니다.
두 모델을 동일한 벡터 저장소에서 사용할 수 있나요?
아니요. 벡터가 서로 다른 공간에 존재하므로 인덱스를 분리하거나, 한 모델로 모든 데이터를 다시 임베딩한 후 순위 결정 단계에서만 결과를 병합해야 합니다.
전환하려면 코드를 변경해야 하나요?
네, 약간의 변경이 필요합니다. Gemini Embedding 2는 프롬프트 텍스트에 작업 지침을 포함해야 하며 다중 입력 요청을 다르게 처리하는 반면, text-embedding-3-large는 일반 입력과 선택적 차원 값을 사용합니다.
Gemini Embedding 2와 text-embedding-3-large 중 어느 것이 더 저렴한가요?
Gemini Embedding 2: 입력 $0.10 / 출력 $0.00 1M Token 당; text-embedding-3-large: 입력 $0.091 / 출력 $0.00 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
Gemini Embedding 2와 text-embedding-3-large의 주요 차이점은 무엇인가요?
두 모델 모두 유사한 성능을 제공합니다.
출처
2026. 10. 2. 검토 완료