text-embedding-3-large 대 Voyage 4 Large
무엇을 선택할까요
검색, 클러스터링, 분류 및 이상 탐지를 하나의 API로 처리하면서 벡터 길이를 줄일 수 있는 널리 사용되는 임베딩 모델을 원한다면 OpenAI의 text-embedding-3-large를 선택하세요. 검색이 주된 작업이고 대형 모델로 문서를 인덱싱하되, 동일한 벡터 공간을 공유하는 더 작은 Voyage 4 또는 Voyage 4 Lite로 실시간 쿼리를 임베딩하고 싶다면 Voyage 4 Large를 선택하세요. 두 모델의 벡터는 서로 혼용할 수 없습니다.
가격 비교
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| 모델 제공자 | OpenAI | 기타 |
| 전달 가용성 | 사용 가능 | 사용 가능 |
| 컨텍스트 윈도우 | 8.2K | 32K |
| 최대 출력 | - | - |
| Official 가격 | 입력$0.131M Token 당출력$0.001M Token 당 | 입력$0.121M 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 |
text-embedding-3-large 선택이 필요한 순간
- 검색뿐만 아니라 클러스터링, 분류 또는 이상 탐지에 임베딩을 사용하는 경우
- 이미 OpenAI 방식의 벡터를 저장 중이며 품질 업그레이드를 원하는 경우
- 인덱스 제한에 맞게 벡터 크기를 줄이고 싶은 경우
Voyage 4 Large 선택이 필요한 순간
- 주요 작업 부하가 RAG 또는 검색을 위한 다국어 검색인 경우
- 고품질 문서 인덱스에 대해 저렴한 쿼리 시간 임베딩을 원하는 경우
- 품질과 저장 공간 사이에서 선택할 수 있도록 여러 출력 크기를 원하는 경우
주요 차이점
| 구분 | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| 설계 초점 | OpenAI는 이를 영어 및 비영어 텍스트에 대해 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 임베딩 모델로 설명합니다. | Voyage는 이를 일반 및 다국어 텍스트를 위한 4세대 시리즈 중 최고의 검색 모델로 설명합니다. |
| 모델 크기 혼용 | 문서와 쿼리에 동일한 모델을 사용합니다. | 벡터가 호환되므로 문서와 쿼리를 서로 다른 제품군 모델에서 가져올 수 있습니다. |
| 벡터 크기 | 저장 공간을 절약하기 위해 차원을 줄일 수 있습니다. | 소형부터 대형까지 네 가지 출력 크기를 제공합니다. |
| 작업 범위 | 검색, 클러스터링, 추천, 이상 탐지 및 분류. | 검색 및 RAG에서의 검색(retrieval)과 랭킹을 목표로 합니다. |
| 전환 비용 | 벡터는 다른 임베딩 모델과 비교할 수 없습니다. | 동일한 규칙이 적용됩니다. 다른 제품군으로 이동하려면 코퍼스를 다시 임베딩해야 합니다. |
요약
- text-embedding-3-large: 입력 $0.091 / 출력 $0.00 1M Token 당; Voyage 4 Large: 입력 $0.12 / 출력 $0.00 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
- Voyage 4 Large의 컨텍스트 창이 3.9배 더 큽니다
FAQ
RAG에는 text-embedding-3-large와 Voyage 4 Large 중 무엇이 더 나은가요?
Voyage 4 Large는 검색 중심적인 선택이며, Voyage 4 Lite와 공간을 공유하므로 쿼리 비용을 절감할 수 있습니다. text-embedding-3-large는 텍스트 클러스터링이나 분류도 함께 수행하는 경우 적합한 일반적인 선택지입니다. 자신의 쿼리로 두 모델을 모두 테스트해 보세요.
재인덱싱 없이 하나를 다른 것으로 교체할 수 있나요?
아니요. 각 모델의 벡터는 고유한 공간에 존재하므로, 모델을 변경하려면 결과를 비교하기 전에 모든 문서와 모든 쿼리를 다시 임베딩해야 합니다.
둘 다 비영어 텍스트를 처리할 수 있나요?
네. OpenAI는 text-embedding-3-large가 비영어 작업에 강력하다고 설명하며, Voyage는 Voyage 4 Large를 다국어 검색 모델로 설명하므로 두 모델 모두 여러 언어가 혼합된 코퍼스에 적합합니다.
두 모델을 함께 사용할 수 있나요?
별도의 인덱스에서만 가능합니다. 모델당 하나의 벡터 저장소를 유지하고 랭킹 단계에서 결과를 혼합하세요. 두 모델의 원시 벡터를 하나의 저장소에 섞어서는 안 됩니다.
text-embedding-3-large와 Voyage 4 Large 중 어느 것이 더 저렴한가요?
text-embedding-3-large: 입력 $0.091 / 출력 $0.00 1M Token 당; Voyage 4 Large: 입력 $0.12 / 출력 $0.00 1M Token 당. 요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
text-embedding-3-large와 Voyage 4 Large의 주요 차이점은 무엇인가요?
두 모델 모두 유사한 성능을 제공합니다.
출처
2026. 10. 2. 검토 완료