OpenRouter는 API를 통해 19개 임베딩 모델에 대한 포괄적인 평가를 공개했으며, RAG, 다국어, 코드, 멀티모달 검색 등 시나리오별 권장 사항을 제공했습니다. 주요 발견 사항에 따르면 영어 RAG에는 openai/text-embedding-3-small, 코드 검색에는 voyage-code-4, 다국어 작업에는 qwen3-embedding-8b가 적합합니다. 이 가이드는 가격, 컨텍스트 제한, 차원 수를 상세히 설명하며, 서로 다른 모델 계열에서 생성된 벡터는 호환되지 않으며 인덱스 재구축이 필요함을 강조합니다. 또한 개발자의 시행착오를 줄이기 위해 비용 최적화, 테스트 방법론, 배포 모범 사례에 대한 실용적인 조언을 제공합니다.