Modellvergleich
Vergleichen Sie Gemini Embedding 2 und text-embedding-3-large mit derselben vom Anbieter bereitgestellten einbettungen und vektorsuche-Rubrik. Kein Mystery-Score und kein erfundenes Benchmark-Ranking.
Fakten geprüft 4. September 2026
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 $ |
| Gemini Embedding 2Google | 0,0012 $ |
Schnelle Aufnahme
Das multimodale Einbettungsmodell von Google zum Platzieren von Text, Bildern, Video, Audio und PDFs in einem durchsuchbaren Vektorraum.
Für Medieneingaben gelten separate Grenzwerte und Preise, daher beschreiben reine Textkostenschätzungen keinen multimodalen Index. Auch die Nutzungsbedingungen für kostenlose und kostenpflichtige Gemini API-Daten unterscheiden sich.
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 | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| EinbettungspreisAktueller Anbieterpreis pro Million Eingabetoken oder die nächstgelegene veröffentlichte Abrechnungseinheit. | Senden Sie eine SMS mit 0,20 $ / 1 Mio. Token; Multimodale Tarife variieren | 0,13 $ / 1 Mio. Token |
| EingabekapazitätMaximaler Inhalt, der in einer Einbettungseingabe akzeptiert wird, unter Verwendung der dokumentierten Token-Basis des Anbieters. | 8.192 Text-Tokens; Medien haben separate Grenzen | 8.191 Eingabe-Token |
| VektorabmessungenUnterstützte Ausgabegrößen; Kleinere Vektoren reduzieren den Speicherplatz, während größere Vektoren möglicherweise mehr Informationen bewahren. | 128–3.072; 768, 1.536 oder 3.072 empfohlen | 3.072 Standard; kürzere Vektoren über Dimensionen |
| Akzeptierte EingabenText-, Code-, Bild-, Audio-, Video-, PDF- oder dokumentenbezogene Eingaben, die vom Endpunkt unterstützt werden. | Text, Bild, Video, Audio, PDF | Text |
| AbrufkontrollenAbfrage-/Dokumentmodi, Aufgabentypen, Kürzung, Chunking oder andere Steuerelemente, die Vektoren für den Abruf formen. | Aufgabentypen, Ausgabedimension, Titel für Abrufdokumente | Optionaler Dimensionsparameter; Chunking wird von der Anwendung verarbeitet |
| Wo es läuftDirekte API, Cloud-Marktplatz, private Bereitstellung oder selbst gehostete Route, dokumentiert vom Anbieter. | Gemini Developer API und Google AI Studio | 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.
In den Gemini API-Bedingungen von Google wird zwischen unbezahlten und kostenpflichtigen Diensten unterschieden: Inhalte von unbezahlten Diensten können zur Verbesserung von Produkten verwendet werden, während Eingabeaufforderungen und Antworten von kostenpflichtigen Diensten nicht zur Verbesserung von Produkten verwendet werden.
Anbieter- und API-Links
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
Gemini Embedding 2: Das multimodale Einbettungsmodell von Google zum Platzieren von Text, Bildern, Video, Audio und PDFs in einem durchsuchbaren Vektorraum. text-embedding-3-large: OpenAIs leistungsstärkstes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Empfehlungen, Clustering und Abrufpipelines.
Ziehen Sie Gemini Embedding 2 in Betracht, wenn Ihre Priorität Multimodale Suche über Text und Medien hinweg 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.
