임베딩 라우터 & 범용 벡터 공간
모든 벡터가 같은 언어를
말하게 합니다.
OpenAI, Gemini — 어떤 임베딩 모델이든, 어떤 벡터 DB든, 하나의 통합 공간. 모델을 즉시 전환하세요. 재임베딩 없이 마이그레이션. 단 5%로 완전한 자유를.
# Same API. Any provider. Switch anytime. from schift import Schift s = Schift(api_key="sk-...") # Embed with OpenAI vec = s.embed("quarterly revenue report", model="openai/text-embedding-3-large") # Same code, different provider vec = s.embed("quarterly revenue report", model="google/gemini-embedding-2") # Switch your entire DB to a new model — no re-embedding s.upgrade(db="my_pgvector", to="google/gemini-embedding-2") # 99.7% recovery
7+
지원 모델
99.7%
검색 복구율
0
전환에 필요한 코드
<1ms
벡터당 마이그레이션
증명
11개 모델 쌍 테스트 완료. 실패 없음.
실제 검색 벤치마크에서 Recall@10을 측정했습니다. 프로젝션 없이 모델을 전환하면 검색 성능이 완전히 0 으로 떨어집니다. Schift를 사용하면 복구율이 92%에서 104%까지 유지됩니다.
흔한 오해
"같은 벤더, 같은 차원 — 호환되는 거 아닌가요?"
틀렸습니다. OpenAI의 ada-002와 text-embedding-3-small은 둘 다 1536차원이지만, 하나로 임베딩한 것을 다른 모델로 검색하면 관련 결과가 전혀 없습니다 . Google Gemini 모델도 마찬가지입니다. 모델 버전마다 완전히 다른 벡터 공간이 만들어집니다. 차원은 같아도 의미 공간은 다릅니다.
OpenAI → OpenAI
ada-002 + ada-002
0.851
ada-002 + 3-small
0.000
같은 벤더. 같은 1536 차원. 완전히 망가짐.
Google → Google
gem-001 + gem-001
0.978
gem-001 + gem-2
0.000
같은 벤더. 같은 3072 차원. 완전히 망가짐.
Schift 적용 시
Gemini-001 기준
0.978
R@10
모델 불일치
0.000
R@10
Schift 프로젝션
0.970
R@10 — 99.7% 복구
| 소스 모델 | 타겟 모델 | 차원 | 복구율 | 결과 |
|---|---|---|---|---|
| ada-002 | text-embedding-3-small | 1536 → 1536 | 97.7% | SAFE |
| ada-002 | text-embedding-3-large | 1536 → 3072 | 97.9% | SAFE |
| text-embedding-3-small | text-embedding-3-large | 1536 → 3072 | 97.1% | SAFE |
| gemini-embedding-001 | gemini-embedding-2 | 3072 → 3072 | 99.7% | SAFE |
| ada-002 | gemini-embedding-001 | 1536 → 3072 | 95.8% | SAFE |
| gemini-embedding-001 | text-embedding-3-large | 3072 → 3072 | 103.5% | SAFE |
| gemini-embedding-001 | text-embedding-3-small | 3072 → 1536 | 99.8% | SAFE |
벤치마크: SciFact (문서 5,183개, 쿼리 300개). 학습 세트: 코퍼스의 20%. 복구율 = 프로젝션 R@10 / 정답 R@10 × 100. 크로스 벤더 쌍은 OpenAI와 Google 임베딩 모델을 포함합니다.
작동 방식
임베딩. 전환. 마이그레이션. 끝.
모든 임베딩 프로바이더를 위한 하나의 API. 한 줄로 모델을 전환하고, 재임베딩 없이 기존 벡터를 마이그레이션하며, 벤더 장애를 걱정할 필요가 없습니다.
임베딩
모든 임베딩 프로바이더를 위한 단일 엔드포인트. OpenAI, Google — 모델 문자열만 바꾸면 됩니다. 인증, 속도 제한, 재시도는 Schift가 처리합니다.
from schift import Schift s = Schift(api_key="sk-...") vec = s.embed( "quarterly revenue report", model="openai/text-embedding-3-large" )
전환
다른 프로바이더를 시도해 보세요 — 문자열 하나만 변경하면 됩니다. 동일한 API, 동일한 응답 형식. 코드 한 줄도 다시 작성할 필요 없이 프로바이더 간 품질과 비용을 비교하세요.
# Same code. Different provider. vec = s.embed( "quarterly revenue report", model="google/gemini-embedding-2" ) # Response format identical to OpenAI call above
마이그레이션
이미 프로덕션에 벡터가 있으신가요? Schift가 새 모델 공간으로 프로젝션합니다. 99.7% 검색 복구율. 재임베딩 없음. 다운타임 없음.
s.upgrade( db="my_pgvector", to="google/gemini-embedding-2" ) # → 1M vectors migrated in 2.3s # → Recovery: 99.7% | Verdict: SAFE
자동 장애 조치
프로바이더가 다운됐나요? Schift가 자동으로 대체 모델로 라우팅합니다. 프로젝션으로 벡터 호환성이 유지됩니다. 사용자는 아무것도 알아채지 못합니다.
# Automatic. No code change. # 09:41:03 OpenAI 503 detected # 09:41:03 Failover → google/gemini-embedding-2 # 09:41:03 Projection applied (99.7%) # 09:44:12 OpenAI restored, switching back
요금제
프로바이더 가격 + 5%만 내세요.
월정액 없음. 좌석당 요금 없음. 프로바이더 실제 비용에 5% 라우팅 수수료만 추가됩니다. 언제든지 프로바이더를 전환하세요 — 청구서는 계약이 아닌 모델을 따릅니다.
임베딩
프로바이더 비용
+ 5%
프로바이더에 직접 호출하는 것과 동일한 요금. 라우팅, 인증, 장애 조치를 위해 5%를 추가합니다.
마이그레이션
$0
무료 포함
벡터 프로젝션 및 모델 마이그레이션이 추가 비용 없이 포함됩니다. 재임베딩 없이 모델을 전환하세요.
장애 조치
자동
+ 0%
프로바이더 다운 시 프로젝션 적용 후 대체 모델로 라우팅합니다. 장애 조치 라우팅에 추가 요금 없음.
예시: 100만 토큰 임베딩
OpenAI text-embedding-3-small
Provider: $0.02 → Schift: $0.021
OpenAI text-embedding-3-large
Provider: $0.13 → Schift: $0.1365
Google gemini-embedding-2
Provider: Free → Schift: $0.00
지원 프로바이더
OpenAI
text-embedding-3-small, 3-large, ada-002
gemini-embedding-001, gemini-embedding-2
프로바이더가 지속적으로 추가됩니다. 프로바이더 요청 →
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