Alibaba: Text Embedding v4
text-embedding-v4- 입력 / 출력
- $0.07 / —
- 컨텍스트
- 8K
- 모달리티
- 임베딩
Text Embedding v4 소개
Text Embedding v4는 100개 이상의 언어를 지원하고 64에서 2048 차원의 출력 크기를 제공하는 Alibaba의 검증된 다국어 텍스트 임베딩 모델입니다. 배치당 10개의 항목을 처리하며, DashScope API를 통해 희소 벡터(sparse vector)를 반환할 수 있습니다. 입력 길이는 Qwen3.7 Text Embedding보다 짧지만 더 작은 벡터를 제공합니다.
강점
- 제한된 인덱스 예산을 위해 64 및 128 차원까지의 작은 출력 크기를 제공합니다.
- DashScope API를 통한 희소 벡터로 하이브리드 키워드-의미 검색이 가능합니다.
- 중국어, 영어, 스페인어, 프랑스어 및 100개 이상의 기타 언어를 지원합니다.
- 검색 작업을 설명하기 위한 instruct 매개변수를 지원합니다.
다른 모델이 필요한 경우
- 항목당 입력 길이가 짧으므로 긴 문서는 임베딩 전에 청크 단위로 나누어야 합니다.
- 배치당 10개의 항목을 처리하며, 이는 Qwen3.7 Text Embedding에서 허용하는 20개보다 적습니다.
시작하기
API 키 만들기
Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.
첫 번째 요청 보내기
사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.
텍스트 임베딩TokenLab 엔드포인트POST/v1/embeddingscurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "text-embedding-v4", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog." }'
가격 책정
Verified 가격은 Verified에 적용되며 대부분의 모델에서 더 저렴합니다. Official 가격은 모델 제조사가 공개한 가격으로, 더 안정적인 Official 경로에 적용됩니다. Auto는 요청을 완료한 경로의 가격으로 청구합니다.
Default
1M Token 당- Official 가격
- 입력 $0.07 / 텍스트 입력 $0.07
- Verified 가격
- —
- 할인
- —
| Official 가격1M Token 당 | Verified 가격1M Token 당 | 할인 | |
|---|---|---|---|
| Default | 입력 $0.07 / 텍스트 입력 $0.07 | — | — |
사용량 및 활동
성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.
사용량 및 가용성
지난 24시간- 요청
- 성공률
- P95 지연 시간
- 총 토큰
데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.
Console에서 열기
Console에서 Text Embedding v4을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.
/v1/embeddings에서 text-embedding을(를) 사용하여 text-embedding-v4을(를) 테스트합니다. 결과와 비용을 확인하세요.
사용 사례
의미론적 사이트 검색
페이지를 청크 단위로 임베딩하고 사용자의 질문을 가장 가까운 구절과 일치시킵니다.
피드백 클러스터링
압축 벡터와 클러스터링 단계를 사용하여 수천 개의 리뷰나 지원 티켓을 주제별로 그룹화합니다.
하이브리드 검색
밀집(dense) 및 희소(sparse) 출력을 결합하여 부품 번호와 같은 정확한 용어가 일치하도록 합니다.
프롬프트 예제
2,000개의 지원 티켓을 256 차원으로 임베딩하고 주제별로 그룹화합니다.
하이브리드 검색을 위해 이 FAQ 청크를 희소 출력으로 임베딩합니다.
스페인어 쿼리 'cómo cancelo mi suscripción'을 임베딩하여 일치하는 도움말 문서를 찾습니다.
이 모델은 조건부 요금제입니다. 월간 토큰 총량만으로는 신뢰할 수 있는 견적을 낼 수 없습니다. 요청 사양, 캐시, 해당 시간대에 맞는 상세 요금을 사용하세요.
FAQ
text-embedding-v4는 어떤 차원을 지원하나요?
2048, 1536, 1024(기본값), 768, 512, 256, 128, 64를 지원합니다. 크기가 작을수록 저장 공간이 줄고 검색 속도가 빨라지지만 정밀도가 다소 낮아질 수 있습니다. 기본값으로 시작하여 리콜(recall)을 테스트하며 차원을 낮추십시오.
입력 길이는 어느 정도인가요?
Alibaba는 항목당 제한을 Qwen3.7보다 훨씬 낮게 설정하고 있으며 배치당 10개 항목으로 제한합니다. 긴 문서는 임베딩 전에 구절 단위로 분할하십시오. 정확한 최신 제한 사항은 Alibaba 페이지를 확인하십시오.
희소 벡터를 반환하나요?
네, DashScope API를 통해 가능합니다. 밀집 벡터와 함께 희소 벡터를 반환하므로 동일한 인덱스에서 하이브리드 키워드-의미 검색을 수행할 수 있습니다. 희소 출력은 해당 API에서만 사용할 수 있습니다.
Qwen3.7로 전환해야 할까요?
훨씬 긴 입력이나 더 큰 벡터가 필요한 경우에만 전환하십시오. 64 또는 128 차원의 압축 벡터가 적합하다면 v4가 해당 옵션을 제공하는 모델로 남을 것입니다.
Text Embedding v4 의 가격은 얼마인가요?
요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
Text Embedding v4 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?
Text Embedding v4에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.
Text Embedding v4 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?
Text Embedding v4은(는) 텍스트 임베딩을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.
Text Embedding v4 비교하기
출처
2026. 10. 2. 검토 완료
