Comparação de modelos
Compare Gemini Embedding 2 e text-embedding-3-large usando a mesma rubrica incorporações e pesquisa vetorial fornecida pelo provedor. Nenhuma pontuação misteriosa e nenhuma classificação de benchmark inventada.
Fatos verificados 4 de setembro de 2026
Defina seu uso. A estimativa é atualizada enquanto você digita.
Supõe 600 tokens por página, processada separadamente. A contagem real varia. Inclui apenas embeddings, sem armazenamento, busca ou respostas.
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
| Modelo | Acesso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | US$ 0,0008 |
| Gemini Embedding 2Google | US$ 0,0012 |
Tomada rápida
Modelo de incorporação multimodal do Google para colocar texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um espaço vetorial pesquisável.
Os insumos de mídia têm limites e preços separados, portanto as estimativas de custos somente em texto não descrevem um índice multimodal. Os termos de uso de dados Gemini API de nível gratuito e pago também diferem.
Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação.
O modelo incorpora apenas texto e não agrupa documentos longos para você. Seu pipeline de ingestão ainda precisa de uma estratégia deliberada de agrupamento, metadados, avaliação e reindexação.
Compare os fatos publicados
Os valores usam as próprias unidades e limites publicados de cada provedor. Um espaço em branco significa que o fornecedor não publicou um valor diretamente comparável nas fontes analisadas.
| Incorporações e pesquisa vetorial | Gemini Embedding 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| Preço de incorporaçãoPreço atual do provedor por milhão de tokens de entrada ou a unidade de cobrança publicada mais próxima. | Texto de tokens de US$ 0,20/1 milhão; taxas multimodais variam | US$ 0,13/1 milhão de tokens |
| Capacidade de entradaConteúdo máximo aceito em uma entrada de incorporação, usando a base de token documentada do provedor. | 8.192 tokens de texto; a mídia tem limites separados | 8.191 tokens de entrada |
| Dimensões vetoriaisTamanhos de saída suportados; vetores menores reduzem o armazenamento, enquanto vetores maiores podem preservar mais informações. | 128–3.072; 768, 1.536 ou 3.072 recomendados | 3.072 inadimplência; vetores mais curtos via dimensões |
| Entradas aceitasEntrada com reconhecimento de texto, código, imagem, áudio, vídeo, PDF ou documento compatível com o endpoint. | Texto, imagem, vídeo, áudio, PDF | Texto |
| Controles de recuperaçãoModos de consulta/documento, tipos de tarefas, truncamento, fragmentação ou outros controles que moldam vetores para recuperação. | Tipos de tarefas, dimensão de saída, título para documentos de recuperação | Parâmetro opcional de dimensões; chunking tratado pelo aplicativo |
| Onde correAPI direta, mercado em nuvem, implantação privada ou rota auto-hospedada documentada pelo provedor. | API de desenvolvedor Gemini e Google AI Studio | API de incorporação hospedada OpenAI |
Como escolher
Comece com o trabalho que você precisa concluir e, em seguida, valide os detalhes de custo, acesso e política na rota exata do seu provedor.
Os termos Gemini API de Google distinguem serviços não pagos e pagos: o conteúdo de serviços não pagos pode ser usado para melhorar produtos, enquanto prompts e respostas de serviços pagos não são usados para melhorar produtos.
Links de provedor e API
OpenAI afirma que os dados de negócios e API não são usados para treinar seus modelos por padrão. A retenção de monitoramento de abuso e os controles elegíveis de retenção de dados zero dependem do endpoint e da aprovação da organização.
Links de provedor e API
Perguntas frequentes
Gemini Embedding 2: Modelo de incorporação multimodal do Google para colocar texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um espaço vetorial pesquisável. text-embedding-3-large: Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação.
Considere Gemini Embedding 2 quando sua prioridade for Pesquisa multimodal em texto e mídia. Considere text-embedding-3-large quando sua prioridade for Pesquisa de texto de alta qualidade e RAG. Teste ambos com seus próprios dados e rota do provedor antes de confirmar.
Não. Esta comparação alinha os fatos publicados pelo fornecedor para a categoria Incorporações e pesquisa vetorial. Ele não reivindica um vencedor universal nem combina pontuações de benchmark de terceiros incompatíveis.
