Marengo 3.5의 개요
Marengo 3.5는 비디오 이해 전문 기업 TwelveLabs의 멀티모달 임베딩 모델로, 2026년 8월 31일 출시됐습니다. 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 시각적 PDF 페이지를 하나의 공유 공간 속 벡터로 바꿔, 텍스트나 이미지 쿼리로 몇 시간 분량의 영상 안에서 맞는 장면을 찾을 수 있게 합니다. TwelveLabs의 호스팅 /search 엔드포인트는 여전히 Marengo 3.0으로 작동하며 3.5를 지원하지 않습니다.
벡터는 기본 512차원이고 256이나 128로 줄일 수 있습니다. TwelveLabs는 256차원이 전체 점수의 98.3%를, 128차원이 94.6%를 유지한다고 말합니다. 쿼리는 텍스트에 이미지, 비디오, 오디오 클립을 섞을 수 있고, 대본이나 선수 이름 같은 타임스탬프 텍스트를 미디어 임베딩에 융합할 수 있으며, 선택적 불확실성 신호는 애플리케이션이 재순위화하거나 응답을 보류할 시점을 판단하도록 돕습니다. 비디오 길이 제한은 없으며, 3.0은 4시간이었습니다. 문서에는 36개 언어가 나와 있습니다.
과금은 비디오 분 단위에서 모달리티별 토큰 단위로 바뀌었습니다. 출시 시점 가격은 100만 토큰당 비디오 $0.26, 오디오 $0.065, 이미지 $0.08, 문서 $0.162, 텍스트 $0.20입니다. 계정 요금제는 Free, Plus(월 $29), Pro($99), Enterprise이며 각각 저장 공간과 월간 작업량 한도가 포함됩니다. 2027년 1월 4일에 모든 계정이 이 요금제 구조로 전환됩니다.
Marengo 3.5의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Video | $0.26 per 1M tokens | |
| Audio | $0.065 per 1M tokens | |
| Image | $0.08 per 1M tokens | |
| Document | $0.162 per 1M tokens | |
| Text | $0.20 per 1M tokens |
출시 시점 Embed API, 1M 토큰당: 비디오 $0.26, 오디오 $0.065, 이미지 $0.08, 문서 $0.162, 텍스트 $0.20. 요금제: Free, Plus 월 $29, Pro 월 $99, Enterprise 별도 협의.
Marengo 3.5, 쓸 만한 가치가 있습니까?
자료가 대부분 비디오라면 Marengo 3.5는 후보 목록에 올릴 만합니다. 다만 근거는 TwelveLabs 자체 테스트에 기대고 있습니다. TwelveLabs는 다섯 개 text-to-video 검색 데이터셋 평균 70.57을 보고하는데, 이는 Marengo 3.0보다 6.29점 높습니다. 8개 그룹 종합에서는 512차원으로 67.38을 기록해, 3,072차원인 Gemini Embedding 2의 62.35와 Amazon Nova Multimodal Embeddings의 50.34를 앞섭니다. Marengo는 MTEB 비디오 과제에 등록돼 있지 않아 독립적으로 확인한 곳이 없습니다.
실질적인 장점은 벡터 크기입니다. TwelveLabs에 따르면 128차원 벡터도 그 종합에서 63.75점으로, 24배 크기인 두 경쟁 모델보다 높습니다. 벡터 데이터베이스 요금은 대체로 차원 수에 비례합니다. 3,072차원 대신 128차원으로 저장한 아카이브는 약 24분의 1의 공간만 필요합니다.
비용은 마땅히 그래야 하는 것보다 예측하기 어렵습니다. 토큰당 요금은 공개돼 있지만, 우리가 읽은 페이지에는 비디오나 오디오 1초가 토큰 몇 개가 되는지 나와 있지 않고, 요금제 한도도 Basic, Medium, High로만 설명돼 있습니다. 소리가 있는 비디오는 두 트랙 모두 과금됩니다. 그래서 10,000시간 분량 아카이브의 예산을 잡으려면 샘플을 임베딩하고 사용량 보고서를 읽어야 합니다.
문서에는 함정이 두 가지 있습니다. Marengo 3.5 벡터는 3.0 벡터와 섞어 쓸 수 없어 업그레이드하려면 전부 다시 임베딩해야 합니다. 호스팅 /search 엔드포인트는 여전히 3.0으로 작동하므로 3.5 사용자는 자체 벡터 데이터베이스를 갖춰야 합니다. 데이터 측면에서 TwelveLabs의 개인정보 처리방침은 고객 데이터를 서비스 개선에 쓰며 옵트아웃이 없다고 밝히고, 처리자로 활동하는 경우에는 고객 계약을 따른다고 합니다. 보안 및 컴플라이언스 페이지에는 인증이 하나도 명시돼 있지 않습니다. 자체 호스팅이 가능한 Qwen3-VL-Embedding은 비디오 특화 튜닝을 포기하는 대신 두 문제를 모두 피합니다.
제 역할을 하는 곳
20년치 경기 아카이브를 보유한 스포츠 방송사의 검색 엔지니어
프로듀서가 설명만으로 특정 플레이를 찾게 하기
타임스탬프가 붙은 점수와 선수 이름을 융합해 경기를 비동기로 임베딩하고, 128차원이나 256차원 벡터를 자체 데이터베이스에 저장한 뒤 텍스트로 쿼리합니다. 3.0으로 임베딩한 것은 모두 다시 해야 하고, 요금은 TwelveLabs가 공개하지 않는 비디오 시간당 토큰 수에 달려 있습니다.
30명 규모 광고 에이전시의 미디어 자산 관리자
참조 프레임으로 지난 캠페인에서 재사용할 샷 찾기
복합 쿼리는 업로드한 이미지와 'same angle, at night' 같은 텍스트를 결합합니다. 월 $99의 Pro는 200 GB 저장 공간과 선택적 초과 사용을 포함해 수백 시간 분량 라이브러리에 맞습니다. 월 $29의 Plus는 한도에 이르면 모든 사용이 멈춥니다.
동영상 공유 플랫폼의 신뢰 및 안전 책임자
알려진 금지 클립과 매우 비슷한 업로드 표시
새 업로드를 임베딩해 참조 세트와 비교하고, 불확실성 신호를 써서 경계선상의 일치 항목을 사람에게 보냅니다. TwelveLabs는 이 신호가 정답 확률이 아니라고 말하므로, 삭제 판단에 쓰기 전에 라벨링된 트래픽으로 임계값을 조정해야 합니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- TwelveLabs 계정을 만들고, 쿼리에는 동기 Embed 엔드포인트를, 비디오, 오디오, 이미지, PDF에는 비동기 작업 API를 호출합니다. /search가 3.5를 지원하지 않으므로 출력된 벡터는 직접 저장합니다.
- 연동
- TwelveLabs REST API와 SDK. 입력: 360x360부터 5184x2160까지 FFmpeg가 지원하는 모든 형식의 비디오, 최대 32 MB의 JPEG 또는 PNG 이미지, WAV, MP3, FLAC 오디오, 최대 512 MB의 PDF. Amazon Bedrock의 경우 TwelveLabs 연동 문서에 Marengo 3.0과 2.7 모델 ID만 나와 있어, 3.5는 아직 Bedrock에 없습니다.
- 데이터와 개인정보
- TwelveLabs 개인정보 처리방침(2026년 1월)은 임베딩을 포함한 고객 데이터와 출력을 서비스 개선에 쓰며 옵트아웃이 없다고 밝힙니다. 처리자로 활동하는 경우에는 고객 계약이 우선합니다. 보관은 계정을 쓰는 동안 계속됩니다. 보안 및 컴플라이언스 페이지에 명시된 인증은 없고, Enterprise는 SSO/SAML을 추가합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 출시 시점 요금으로 비디오 토큰 10억 개는 $260, 해당 오디오는 $65입니다. 하지만 영상 시간당 토큰 수가 공개되지 않아 아카이브 비용은 시험 실행이 필요합니다. 요금제는 저장 공간을 더합니다. $29 Plus는 50 GB, $99 Pro는 200 GB입니다.
- 제한
- 비디오는 최소 4초이고 상한은 없습니다. 이미지는 최소 128x128입니다. PDF는 페이지 단위로 임베딩되며, 다른 문서 형식은 'coming soon'입니다. 속도 제한은 업로드 방식에 따라 다르고 모델 페이지에 나와 있지 않습니다. 3.5 벡터는 3.0과 호환되지 않습니다.
좋은 점
- 프레임이 아니라 비디오 속 장면을 찾도록 설계
- 512차원 벡터, 약 5% 손실로 128차원까지 축소
- 복합 쿼리와 타임스탬프 메타데이터 융합
- 비디오 길이 제한 없음, 36개 언어
아쉬운 점
- 벤치마크가 모두 TwelveLabs 자체 결과
- 비디오 초당 토큰 수가 공개되지 않음
- TwelveLabs 자체 /search 엔드포인트에서 지원되지 않음
- 개인정보 처리방침상 고객 데이터를 서비스 개선에 사용
추천 대상
대규모 비디오 라이브러리 검색을 만들면서, 관리형 비디오 전문 임베딩 API를 원하고 벡터 저장소는 직접 운영할 팀.
Marengo 3.5 대안
Marengo 3.5: 자주 묻는 질문
- Marengo 3.5, 쓸 만한 가 치가 있습니까?
- 비디오 속 장면을 찾는 용도로 만들어졌고 벡터가 작아 저장 비용이 낮습니다. 다만 근거가 되는 수치는 모두 TwelveLabs가 낸 것입니다. 평점은 5점 만점에 3.9점입니다.
- Marengo 3.5의 가격은 얼마입니까?
- 출시 시점 Embed API, 1M 토큰당: 비디오 $0.26, 오디오 $0.065, 이미지 $0.08, 문서 $0.162, 텍스트 $0.20. 요금제: Free, Plus 월 $29, Pro 월 $99, Enterprise 별도 협의.
- Marengo 3.5의 단점은 무엇입니까?
- 벤치마크가 모두 TwelveLabs 자체 결과; 비디오 초당 토큰 수가 공개되지 않음; TwelveLabs 자체 /search 엔드포인트에서 지원되지 않음; 개인정보 처리방침상 고객 데이터를 서비스 개선에 사용.
- Marengo 3.5에 적합한 사람은 누구입니까?
- 대규모 비디오 라이브러리 검색을 만들면서, 관리형 비디오 전문 임베딩 API를 원하고 벡터 저장소는 직접 운영할 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Marengo 3.5의 비용은 얼마입니까?
- 출시 시점 요금으로 비디오 토큰 10억 개는 $260, 해당 오디오는 $65입니다. 하지만 영상 시간당 토큰 수가 공개되지 않아 아카이브 비용은 시험 실행이 필요합니다. 요금제는 저장 공간을 더합니다. $29 Plus는 50 GB, $99 Pro는 200 GB입니다.
- Marengo 3.5에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- TwelveLabs 개인정보 처리방침(2026년 1월)은 임베딩을 포 함한 고객 데이터와 출력을 서비스 개선에 쓰며 옵트아웃이 없다고 밝힙니다. 처리자로 활동하는 경우에는 고객 계약이 우선합니다. 보관은 계정을 쓰는 동안 계속됩니다. 보안 및 컴플라이언스 페이지에 명시된 인증은 없고, Enterprise는 SSO/SAML을 추가합니다.
- Marengo 3.5의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Gemini Embedding 2, Qwen3-VL-Embedding 및 Nemotron ColEmbed V2입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 26일.