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# 임베딩 모델

> 의미 검색, RAG 검색, 클러스터링을 위한 Venice 임베딩 모델 — BGE-M3, Qwen3 Embedding 등 모델별 100만 토큰당 가격과 차원, OpenAI 호환 /embeddings 엔드포인트 사용법과 요청 예제를 제공합니다.

<div id="model-search-placeholder" data-filter="embedding">
  API 요청에서 `id` 값을 `model` 매개변수로 사용하세요. 현재 9개의 모델을 사용할 수 있습니다.

  | Model                          | ID                                              | Input (per 1M tokens) | Privacy    |
  | ------------------------------ | ----------------------------------------------- | --------------------- | ---------- |
  | BGE-EN-ICL                     | `text-embedding-bge-en-icl`                     | \$0.01                | Private    |
  | BGE-M3                         | `text-embedding-bge-m3`                         | \$0.15                | Private    |
  | Gemini Embedding 2 Preview     | `gemini-embedding-2-preview`                    | \$0.25                | Anonymized |
  | Multilingual E5 Large Instruct | `text-embedding-multilingual-e5-large-instruct` | \$0.01                | Private    |
  | Nemotron Embed VL 1B v2        | `text-embedding-nemotron-embed-vl-1b-v2`        | \$0.01                | Private    |
  | Qwen3 Embedding 0.6B           | `text-embedding-qwen3-0-6b`                     | \$0.01                | Private    |
  | Qwen3 Embedding 8B             | `text-embedding-qwen3-8b`                       | \$0.01                | Private    |
  | Text Embedding 3 Large         | `text-embedding-3-large`                        | \$0.16                | Anonymized |
  | Text Embedding 3 Small         | `text-embedding-3-small`                        | \$0.03                | Anonymized |
</div>

***

<Note>
  사용 예제는 [임베딩 API](/api-reference/endpoint/embeddings/generate)를 참조하세요.
</Note>