Modellvergleich
Vergleichen Sie EmbeddingGemma 2 und text-embedding-3-large mit derselben vom Anbieter bereitgestellten einbettungen und vektorsuche-Rubrik. Kein Mystery-Score und kein erfundenes Benchmark-Ranking.
Geben Sie Ihre Nutzung ein. Die Schätzung wird sofort aktualisiert.
Annahme: 600 Tokens pro separat verarbeiteter Seite. Tatsächliche Mengen variieren. Nur Embeddings, ohne Speicherung, Suche oder Antworten.
Schätzungen ohne Steuern, Tools, Cache-Speicherung/-Schreiben, Freikontingente und individuelle Rabatte. Bei Bildern zählt nur die Ausgabe, nicht Prompt oder Referenzbilder. Qualitätsmodi unterscheiden sich. Nicht aufgeführte Einstellungen gelten nicht als kostenlos.
| Modell | Zugang | Geschätzte Summe (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 $ |
| EmbeddingGemma 2Google DeepMind | Google DeepMind | Kein geprüfter Preis |
Schnelle Aufnahme
Google DeepMinds Embedding-Modell mit offenen Gewichten für die lokale Suche in Text, Code, Bildern, Audio und Video.
Offene Gewichte machen Rechenleistung nicht kostenlos. Erstellen und prüfen Sie den Index bei einem Modellwechsel neu, verwenden Sie die dokumentierte numerische Genauigkeit und testen Sie gekürzte Vektoren mit eigenen Daten.
OpenAIs leistungsstärkstes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Empfehlungen, Clustering und Abrufpipelines.
Das Modell bettet nur Text ein und zerlegt lange Dokumente nicht für Sie. Ihre Aufnahmepipeline benötigt weiterhin eine bewusste Strategie zur Aufteilung, Metadaten, Auswertung und Neuindizierung.
Vergleichen Sie die veröffentlichten Fakten
Die Werte verwenden die von jedem Anbieter veröffentlichten Einheiten und Grenzwerte. Ein Leerzeichen bedeutet, dass der Anbieter in den überprüften Quellen keinen direkt vergleichbaren Wert veröffentlicht hat.
| Einbettungen und Vektorsuche | EmbeddingGemma 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| EinbettungspreisAktueller Anbieterpreis pro Million Eingabetoken oder die nächstgelegene veröffentlichte Abrechnungseinheit. | Offene Gewichte; Selbsthosting | 0,13 $ / 1 Mio. Token |
| EingabekapazitätMaximaler Inhalt, der in einer Einbettungseingabe akzeptiert wird, unter Verwendung der dokumentierten Token-Basis des Anbieters. | 8,192 gemeinsame Tokens für Text und Medien | 8.191 Eingabe-Token |
| VektorabmessungenUnterstützte Ausgabegrößen; Kleinere Vektoren reduzieren den Speicherplatz, während größere Vektoren möglicherweise mehr Informationen bewahren. | Standardmäßig 768; 512, 256 oder 128 mit erneuter Normalisierung | 3.072 Standard; kürzere Vektoren über Dimensionen |
| Akzeptierte EingabenText-, Code-, Bild-, Audio-, Video-, PDF- oder dokumentenbezogene Eingaben, die vom Endpunkt unterstützt werden. | Text, Code, Bilder, Audio und abgetastete Videoframes | Text |
| AbrufkontrollenAbfrage-/Dokumentmodi, Aufgabentypen, Kürzung, Chunking oder andere Steuerelemente, die Vektoren für den Abruf formen. | Aufgabenspezifische Prompts, selektive Encoder, Vektorkürzung und Normalisierung | Optionaler Dimensionsparameter; Chunking wird von der Anwendung verarbeitet |
| Wo es läuftDirekte API, Cloud-Marktplatz, private Bereitstellung oder selbst gehostete Route, dokumentiert vom Anbieter. | Lokal oder selbst gehostet; Gewichte unter Apache 2.0 | OpenAI gehostete Embeddings-API |
So wählen Sie aus
Beginnen Sie mit dem Auftrag, den Sie erledigen müssen, und validieren Sie dann die Kosten-, Zugangs- und Richtliniendetails für Ihre genaue Anbieterroute.
Die Inferenz kann lokal laufen, ohne Quellinhalte an eine Embedding-API zu senden. Datenspeicherung und Netzwerkzugriff hängen von der Anwendung und den verbundenen Diensten ab.
Laut OpenAI werden Geschäfts- und API-Daten standardmäßig nicht zum Trainieren seiner Modelle verwendet. Die Aufbewahrung von Daten zur Missbrauchsüberwachung und geeignete Kontrollen ohne Datenaufbewahrung hängen von der Endpunkt- und Organisationsgenehmigung ab.
Anbieter- und API-Links
Häufig gestellte Fragen
EmbeddingGemma 2: Google DeepMinds Embedding-Modell mit offenen Gewichten für die lokale Suche in Text, Code, Bildern, Audio und Video. text-embedding-3-large: OpenAIs leistungsstärkstes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Empfehlungen, Clustering und Abrufpipelines.
Ziehen Sie EmbeddingGemma 2 in Betracht, wenn Ihre Priorität Lokale und offline verfügbare multimodale Suche ist. Ziehen Sie text-embedding-3-large in Betracht, wenn Ihre Priorität Hochwertige Textsuche und RAG ist. Testen Sie beides mit Ihren eigenen Daten und der Route Ihres Anbieters, bevor Sie sich verpflichten.
Nein. Dieser Vergleich gleicht die vom Anbieter veröffentlichten Fakten für die Kategorie Einbettungen und Vektorsuche an. Es wird kein allgemeiner Gewinner beansprucht und es werden auch keine inkompatiblen Benchmark-Ergebnisse Dritter kombiniert.
