مقارنة النموذج
قارن بين Gemini Embedding 2 وtext-embedding-3-large باستخدام نفس قواعد تقييم التضمين والبحث عن المتجهات التي تم الحصول عليها من الموفر. لا توجد درجة غامضة ولا يوجد تصنيف قياسي مخترع.
حدّد استخدامك. يتحدّث التقدير أثناء الكتابة.
يفترض 600 رمز لكل صفحة تُعالج على حدة. يختلف العدد الفعلي. يشمل التضمين فقط، دون التخزين أو البحث أو إنشاء الإجابات.
لا تشمل التقديرات الضرائب والأدوات وتخزين وكتابة الذاكرة المؤقتة والحصص المجانية والخصومات الخاصة. تشمل الصور تكلفة المخرجات فقط دون النص أو الصور المرجعية. تختلف أوضاع الجودة حسب النموذج. الإعدادات غير المدرجة ليست مجانية.
| نموذج | الوصول | الإجمالي التقديري (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0.0008 US$ |
| Gemini Embedding 2Google | 0.0012 US$ |
خذ سريعا
نموذج التضمين متعدد الوسائط Google لوضع النصوص والصور والفيديو والصوت وملفات PDF في مساحة متجهة واحدة قابلة للبحث.
مدخلات الوسائط لها حدود وأسعار منفصلة، لذا فإن تقديرات التكلفة النصية فقط لا تصف فهرسًا متعدد الوسائط. تختلف أيضًا شروط استخدام بيانات Gemini API ذات الطبقة المجانية والمدفوعة.
نموذج تضمين النص ذو القدرة الأعلى من OpenAI للبحث الدلالي والتوصيات والتجميع وخطوط الاسترجاع.
يقوم النموذج بتضمين النص فقط ولا يقوم بتجميع المستندات الطويلة لك. لا يزال مسار الاستيعاب الخاص بك يحتاج إلى استراتيجية مدروسة للتقطيع والبيانات الوصفية والتقييم وإعادة الفهرسة.
قارن بين الحقائق المنشورة
تستخدم القيم الوحدات والحدود المنشورة الخاصة بكل موفر. الفراغ يعني أن المزود لم ينشر قيمة قابلة للمقارنة مباشرة في المصادر التي تمت مراجعتها.
| التضمين والبحث عن المتجهات | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| سعر التضمينسعر الموفر الحالي لكل مليون رمز إدخال أو أقرب وحدة فوترة منشورة. | أرسل رسالة نصية بقيمة 0.20 دولارًا أمريكيًا / مليون رمز مميز؛ تختلف أسعار الوسائط المتعددة | 0.13 دولار / 1 مليون رمز |
| سعة الإدخاليتم قبول الحد الأقصى للمحتوى في إدخال تضمين واحد، باستخدام أساس الرمز المميز الموثق الخاص بالموفر. | 8,192 رمزًا نصيًا؛ وسائل الإعلام لها حدود منفصلة | 8,191 رمز إدخال |
| أبعاد المتجهاتأحجام الإخراج المدعومة؛ تعمل المتجهات الأصغر على تقليل مساحة التخزين بينما قد تحتفظ المتجهات الأكبر حجمًا بمزيد من المعلومات. | 128-3072؛ يوصى بـ 768 أو 1536 أو 3072 | 3,072 افتراضي؛ ناقلات أقصر عبر الأبعاد |
| المدخلات المقبولةالنص أو التعليمات البرمجية أو الصورة أو الصوت أو الفيديو أو PDF أو الإدخال المدرك للمستندات الذي تدعمه نقطة النهاية. | نص، صورة، فيديو، صوت، PDF | نص |
| ضوابط الاسترجاعأوضاع الاستعلام/المستند، أو أنواع المهام، أو الاقتطاع، أو التقطيع، أو عناصر التحكم الأخرى التي تشكل المتجهات للاسترجاع. | أنواع المهام، أبعاد المخرجات، عنوان وثائق الاسترجاع | معلمة الأبعاد الاختيارية؛ التقطيع الذي يعالجه التطبيق |
| حيث يتم تشغيلهواجهة برمجة التطبيقات المباشرة أو السوق السحابية أو النشر الخاص أو المسار المستضاف ذاتيًا والموثق من قبل الموفر. | Gemini Developer API وGoogle AI Studio | OpenAI يستضيف Embeddings API |
كيفية الاختيار
ابدأ بالمهمة التي تحتاج إلى إكمالها، ثم تحقق من صحة التكلفة والوصول وتفاصيل السياسة على مسار المزود المحدد.
تميز مصطلحات Gemini API الخاصة بـ Gemini API بين الخدمات غير المدفوعة والمدفوعة: يمكن استخدام محتوى الخدمات غير المدفوعة لتحسين المنتجات، بينما لا يتم استخدام مطالبات واستجابات الخدمة المدفوعة لتحسين المنتجات.
روابط الموفر وواجهة برمجة التطبيقات
تقول OpenAI أن بيانات الأعمال وواجهة برمجة التطبيقات (API) لا تُستخدم لتدريب نماذجها بشكل افتراضي. يعتمد الاحتفاظ بمراقبة إساءة الاستخدام وضوابط الاحتفاظ بالبيانات المؤهلة على نقطة النهاية وموافقة المؤسسة.
روابط الموفر وواجهة برمجة التطبيقات
الأسئلة المتداولة
Gemini Embedding 2: نموذج التضمين متعدد الوسائط Google لوضع النصوص والصور والفيديو والصوت وملفات PDF في مساحة متجهة واحدة قابلة للبحث. text-embedding-3-large: نموذج تضمين النص ذو القدرة الأعلى من OpenAI للبحث الدلالي والتوصيات والتجميع وخطوط الاسترجاع.
فكر في Gemini Embedding 2 عندما تكون أولويتك هي بحث متعدد الوسائط عبر النص والوسائط. فكر في text-embedding-3-large عندما تكون أولويتك هي بحث نصي عالي الجودة وRAG. اختبر كلا من البيانات الخاصة بك ومسار المزود قبل الالتزام.
لا. تعمل هذه المقارنة على محاذاة الحقائق المنشورة بواسطة الموفر لفئة التضمين والبحث عن المتجهات. لا تدعي فائزًا عالميًا أو تجمع بين النتائج المعيارية غير المتوافقة من طرف ثالث.
