Comparaison de modèles
Comparez EmbeddingGemma 2 et text-embedding-3-large en utilisant la même rubrique intégrations et recherche de vecteurs provenant du fournisseur. Pas de score mystère et pas de classement de référence inventé.
Indiquez votre utilisation. L’estimation se met à jour à chaque modification.
Hypothèse : 600 tokens par page, traitée séparément. Le nombre réel varie. Embeddings uniquement, hors stockage, recherche et réponses.
Les estimations excluent taxes, outils, stockage/écriture du cache, quotas gratuits et remises personnalisées. Pour les images, seule la sortie est incluse, pas le prompt ni les références. Les modes de qualité varient. Un paramètre non répertorié n’est pas gratuit.
| Modèle | Accès | Total estimé (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 $US |
| EmbeddingGemma 2Google DeepMind | Google DeepMind | Aucun tarif vérifié |
Prise rapide
Le modèle d'embeddings à poids ouverts de Google DeepMind pour rechercher localement dans du texte, du code, des images, de l'audio et de la vidéo.
Des poids ouverts ne rendent pas le calcul gratuit. Reconstruisez et évaluez l'index lors d'un changement de modèle, respectez la précision numérique documentée et testez les vecteurs tronqués sur vos données.
Le modèle d'intégration de texte le plus performant de OpenAI pour les pipelines de recherche sémantique, de recommandations, de clustering et de récupération.
Le modèle intègre uniquement du texte et ne décompose pas les longs documents à votre place. Votre pipeline d'ingestion a toujours besoin d'une stratégie délibérée de regroupement, de métadonnées, d'évaluation et de réindexation.
Comparez les faits publiés
Les valeurs utilisent les unités et limites publiées par chaque fournisseur. Un blanc signifie que le fournisseur n'a pas publié de valeur directement comparable dans les sources examinées.
| Intégrations et recherche de vecteurs | EmbeddingGemma 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| Prix d'intégrationPrix actuel du fournisseur par million de jetons d'entrée ou unité de facturation publiée la plus proche. | Poids ouverts ; auto-hébergé | 0,13 $ / 1 million de jetons |
| Capacité d'entréeContenu maximum accepté dans une entrée d'intégration, en utilisant la base de jetons documentée du fournisseur. | 8,192 tokens partagés entre texte et médias | 8 191 jetons d'entrée |
| Dimensions vectoriellesTailles de sortie prises en charge ; des vecteurs plus petits réduisent le stockage tandis que des vecteurs plus grands peuvent conserver plus d'informations. | 768 par défaut ; 512, 256 ou 128 avec renormalisation | 3 072 par défaut ; vecteurs plus courts via les dimensions |
| Entrées acceptéesEntrée de texte, de code, d'image, d'audio, de vidéo, de PDF ou de document prise en charge par le point de terminaison. | Texte, code, images, audio et images vidéo échantillonnées | Texte |
| Contrôles de récupérationModes de requête/document, types de tâches, troncature, segmentation ou autres contrôles qui façonnent les vecteurs pour la récupération. | Prompts de tâche, encodeurs sélectionnables, troncature et normalisation des vecteurs | Paramètre de dimensions facultatif ; chunking géré par l'application |
| Où ça courtAPI directe, marché cloud, déploiement privé ou itinéraire auto-hébergé documenté par le fournisseur. | Local ou auto-hébergé ; poids sous Apache 2.0 | API d'intégration hébergée par OpenAI |
Comment choisir
Commencez par le travail que vous devez effectuer, puis validez les détails du coût, de l'accès et de la politique sur l'itinéraire exact de votre fournisseur.
L'inférence peut s'exécuter localement sans envoyer le contenu source à une API d'embeddings. La conservation des données et l'accès réseau dépendent de l'application et des services connectés.
OpenAI indique que les données métier et API ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner ses modèles. La conservation de la surveillance des abus et les contrôles de conservation des données nulles éligibles dépendent de l'approbation du point final et de l'organisation.
Liens vers les fournisseurs et les API
Questions fréquemment posées
EmbeddingGemma 2 : Le modèle d'embeddings à poids ouverts de Google DeepMind pour rechercher localement dans du texte, du code, des images, de l'audio et de la vidéo. text-embedding-3-large : Le modèle d'intégration de texte le plus performant de OpenAI pour les pipelines de recherche sémantique, de recommandations, de clustering et de récupération.
Considérez EmbeddingGemma 2 lorsque votre priorité est Recherche multimodale locale et hors ligne. Considérez text-embedding-3-large lorsque votre priorité est Recherche de texte de haute qualité et RAG. Testez les deux avec vos propres données et votre itinéraire de fournisseur avant de vous engager.
Non. Cette comparaison aligne les faits publiés par le fournisseur pour la catégorie Intégrations et recherche de vecteurs. Il ne revendique pas de gagnant universel ni ne combine des scores de référence tiers incompatibles.
